Update app.py

app.py

@@ -6,6 +6,7 @@ import numpy as np
 
 # ========== 1. Import project modules ==========
 try:
+    # 尝试导入 stoma_clip 模块（通过 requirements.txt 中的 -e . 安装）
     from stoma_clip import pmc_clip
     from stoma_clip.pmc_clip.factory import _rescan_model_configs
     from stoma_clip.training.fusion_method import convert_model_to_cls
@@ -27,6 +28,8 @@ NUM_CLASSES = len(LABEL_MAP)
 class Args:
     def __init__(self):
         self.model = "RN50_fusion4"
+        # 假设 stoma_clip.pt 文件位于应用的根目录（/app），或被您的内部库识别。
+        # 确保这个文件是正确的文件名。
         self.pretrained = "stoma_clip.pt"
         self.num_classes = NUM_CLASSES
         self.mlm = True
@@ -42,7 +45,7 @@ PREPROCESS = None
 TOKENIZER = None
 
 def load_model():
-    """Load model once when Gradio starts."""
+    """Load model once when Gradio starts, implementing the singleton pattern."""
     global MODEL, PREPROCESS, TOKENIZER
     if MODEL is not None:
         print("Model already loaded. Returning cached objects.")
@@ -60,8 +63,9 @@ def load_model():
         # Move model architecture to GPU/CPU
         model.to(args.device).eval()
         
-        # Step 2: Load weights - 使用 args.device 确保加载到 GPU (CUDA)
+        # Step 2: Load weights - 使用 map_location 确保加载到正确的设备
         print(f"3. Loading weights from {args.pretrained} to {args.device}...")
+        # 这里的 torch.load 必须依赖于 Dockerfile 预下载或 COPY 进来的文件
         state_dict = torch.load(args.pretrained, map_location=args.device) 
         
         print("4. Weights file loaded. Cleaning state dict...")
@@ -155,4 +159,8 @@ iface = gr.Interface(
 )
 
 if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+    # 在应用启动时尝试加载模型，如果失败，launch 会抛出异常
+    # load_model() # 在 iface.launch() 内部通常会自动触发模型加载，但显式调用可以捕获启动错误
+    
+    # T4 / Docker 环境下使用 0.0.0.0 和默认端口
+    iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)